豆瓣评分 9.3

本书中的所有代码示例均可在Manning出版社的官方网站(https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch)和GitHub(https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch)上找到

https://magazine.sebastianraschka.com

https://sebastianraschka.com

• [PAD]（...

MedImageInsight: AN OPEN-SOURCE EMBEDDING MODEL FOR GENERAL DOMAIN MEDICAL IMAGING 论文中提出了一个用于医学图像的开源嵌入模型：MedImageInsight。该模型采用类似 CLIP 的双塔架构，一个塔是图像编码器，另一个塔是文本编码器：

MedImageInsight 在未经微调的情况下，即可在分类、图像检索、报告生成等多种医学图像任务中表现出色：

该论文主要作者来自微软相关团队，在网络上搜索 MedImageInsight...

本文可作为 使用教程：如何在 RAGFlow 中使用 MinerU 的补充，介绍如何在内网环境下配置 MinerU 解析器以供 RAGFlow 使用。

1. 已通过 docker 的形式在内网环境部署 RagFlow
2. RAGFlow 版本 >= v0.21.1
3. 有内网环境 pip 源

在 .env 文件中添加如下内容：

MINERU_EXECUTABLE=/ragflow/uv_tools/.venv/bin/mineru
MINERU_MODEL_SOURCE=local

其中 MINERU_MODEL_SO...

迁移 Dify 中单个知识库的参考方案，不同 Dify 版本表结构可能略有差异。

# 待迁移的知识库 id
dataset_id = 'xxxxxx'

# 源数据库租户
# select tenant_id, created_by, embedding_model_provider, embedding_model from datasets where id='{dataset_id}';
source_tenant_id = 'xxxxxx'

TEI（Text Embeddings Inference）是 Hugging Face 提供的一个服务框架，用于部署和运行文本嵌入模型，以及序列分类模型（重排模型）。它支持多种模型格式，性能优异，并提供了 RESTful API 接口，方便与其他应用集成。

Benchmark for BAAI/bge-base-en-v1.5 on an Nvidia A10 with a sequence length of 512 tokens:

CPU 环境部署

最新 1.7 版本 CPU 镜像可能存...

https://abdullin.com/ilya/how-to-build-best-rag/

In this guest blog post Ilya Rice describes the approach that helped him build the best RAG and win in the Enterprise RAG Challenge. He took first place in both prize categories and on SotA leaderboard...

LLM Evaluator 是一个跨平台的命令行工具，旨在帮助用户评估基于兼容 OpenAI API 对话补全接口的大语言模型（或智能体、RAG 流程）对于有标准答案的问题的回答能力。

基本工作流程为：

1. llm-evaluator 通过配置文件读取待评估的问题及标准答案，评估标准可选，默认为本质含义一致，可设置为 = 表示必须与标准答案完全一致；
2. 调用候选模型对话补全接口，获得候选模型对待评估问题的回答；
3. 使用评估提示词组装问题、标准答案和候选模型回答的内容，交由评估模型对回答进行评估；
4. 评...

有哪些可以短期免费调用 DeepSeek-V3-0324 等模型 API 的方法？

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324?inference_api=true&inference_provider=sambanova&language=sh

https://huggingface.co/settings/tokens

curl https://router.huggingface.co/sambanova/v1/chat...

MindIE Benchmark 是 昇腾推理引擎（MindIE，Mind Inference Engine）中推理服务组件 MindIE Service 组件包含的性能测试套件，提供测试大语言模型在不同配置参数下推理性能和精度的能力。

详细信息可参见官方文档 MindIE Benchmark 1.0.0 功能介绍。

MindIE Benchmark 支持 Client 和 Engine 两种不同的推理模式：

1. Client 模式调用 MindIE Client 的 .generate() 和 ...